package com.atguigu.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.bean.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.util.MyKafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

/**
 * Author: Felix
 * Date: 2022/6/10
 * Desc: 维度处理应用类
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、DimSinkApp
 * 开发的过程
 *      基本环境准备
 *      检查点设置
 *      从kafka中读取数据
 *      对读取的数据进行类型转换
 *      对数据进行简单的etl
 *      --------------------读取主流业务数据------------------------
 *      使用flinkCDC读取配置表中数据
 *      将配置流进行广播
 *      --------------------读取配置表中数据------------------------
 *      将广播流和主流关联在一起 connect
 *      对关联之后的数据进行处理 process
 *          专门封装了TableProcessFunction类 extends BroadcastProcessFunction
 *              processBroadcastElement---处理广播流中配置数据
 *                  1.获取广播状态
 *                  2.从广播流中读取数据，判断对配置表的操作类型
 *                      op='d'   从广播状态中将配置信息删除掉
 *                      op!='d'  将配置信息封装为TableProcess对象，放到广播状态中
 *                  3.根据从广播流中读取到的配置表信息，提前将维度表创建处理
 *                      -拼接建表语句
 *                      -使用jdbc执行建表语句
 *
 *              processElement---处理主流业务数据
 *                  1.获取广播状态
 *                  2.根据业务数据库表名到广播状态中获取对应的配置信息
 *                      tableProcess!=null   是维度表，向下游传递
 *                          注意：在向下游传递之前，需要1)过滤到不需要传递的属性  2)补充sink_table属性
 *
 *                      tableProcess==null   不是维度表，不需要向下游传递，相当于过滤掉
 *      将过滤出来的维度数据保存到phoenix的维度表中
 *          封装类DimSinkFunction extends RichSinkFunction----invoke
 *              拼接upsert语句
 *              通过jdbc执行upsert语句
 *      将业务数据库中维度的历史数据同步到Phoenix对应的表中
 *
 * 程序执行的流程
 *      启动相关的进程
 *      当DimSinkApp应用启动的时候，会从配置表中读取配置信息，并将配置信息加载到广播状态中
 *      业务数据库表发生了变化
 *      binlog会将变化信息记录下来
 *      maxwell会从binlog中读取变化信息，并将其封装为json字符串发送给kakfa的topic_db
 *      DimSinkApp从topic_db中读取变化的数据
 *      虽然我们在程序中将主流和广播流进行了关联，但是我们还是分别对两条流数据进行处理
 *      在处理主流数据的时候，获取处理的业务数据库的表名
 *      根据表名到广播状态中获取对应的配置对象
 *      如果获取到说明是维度数据，进行传递；如果没有获取到，直接过滤掉(不做什么处理)
 */
public class DimSinkApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 并行度的设置
        env.setParallelism(4);

        //TODO 2.检查点相关设置
        /*//2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 job取消后，检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        //env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30),Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        //env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck");
        //2.7 设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");
    */
        //TODO 3.从kafka的topic_db主题中读取业务数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者对象
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "dim_sink_group";

        //3.2 创建消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = MyKafkaUtil.getKafkaConsumer(topic, groupId);

        //3.3 消费数据  得到流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaConsumer);

        //TODO 4.对读取的流中数据进行类型转换 jsonStr->jsonObj
        /*
        // 匿名内部类方式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            new MapFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                    return JSON.parseObject(jsonStr);
                }
            }
        );
        //lambda表达式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            jsonStr -> JSON.parseObject(jsonStr)
        );*/
        //方法的默认调用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(JSON::parseObject);

        //jsonObjDS.print(">>>");

        //TODO 5.对读取的数据进行简单的ETL
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> filterDS = jsonObjDS.filter(
            new FilterFunction<JSONObject>() {
                @Override
                public boolean filter(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    try {
                        jsonObj.getJSONObject("data");
                        if ("bootstrap-start".equals(jsonObj.getString("type")) || "bootstrap-complete".equals(jsonObj.getString("type"))) {
                            return false;
                        }
                        return true;
                    } catch (Exception e) {
                        return false;
                    }
                }
            }
        );
        //filterDS.print(">>>>");

        //TODO 6.使用FlinkCDC读取配置表得到配置流
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop202")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall1216_config") // set captured database
            .tableList("gmall1216_config.table_process") // set captured table
            .username("root")
            .password("123456")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .build();

        DataStreamSource<String> mySQLDS = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");

        //mySQLDS.print("$$$");


        //TODO 7.将配置流进行广播得到配置广播流
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, TableProcess>("mapStateDescriptor",String.class,TableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastDS = mySQLDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 8.使用connect将主流业务数据和广播流配置数据进行关联
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = filterDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 9.对关联后的数据进行处理---过滤出维度数据向下游传递，不是维度数据直接不处理，相当于过滤掉了
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connectDS.process(
            new TableProcessFunction(mapStateDescriptor)
        );

        dimDS.print(">>>");

        //TODO 10.将过滤出来的维度数据保存到phoenix表中
        dimDS.addSink(new DimSinkFunction());

        env.execute();
    }
}
